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flash素材网站有哪些,周到的网站建站,传媒公司vi,深圳航空股份有限公司大语言模型#xff1a;从原型到生产 大语言模型展现出了令人印象深刻的能力#xff0c;其影响力是当前的热门话题。未来会是什么样子#xff1f;我们是否只会与机器人对话#xff1f;提示工程是否会取代编程#xff1f;或者我们只是在炒作不可靠的“鹦鹉”并烧钱#xff…大语言模型从原型到生产大语言模型展现出了令人印象深刻的能力其影响力是当前的热门话题。未来会是什么样子我们是否只会与机器人对话提示工程是否会取代编程或者我们只是在炒作不可靠的“鹦鹉”并烧钱本次演讲将展示LLM时代自然语言处理的愿景并提供一种务实、实用的方法指导如何利用大语言模型从原型到生产地交付更成功的NLP项目。理解NLP任务自然语言处理任务涵盖生成式与预测式两大类。生成式任务包括单文档/多文档摘要问题解决释义推理风格转换生成式问答预测式理解任务包括文本分类实体识别关系抽取语法与形态分析语义解析共指消解篇章结构分析未来技术的历史启示回顾技术发展史新工具总是以增强人类能力、替代重复性劳动的方式出现而非简单地完全取代旧模式。例如手动计算与计算器人工叫醒服务与闹钟人类助理与日历应用这启示我们思考在当前技术浪潮中“接下来是什么”LLM时代NLP的三种愿景面对LLM业界出现了几种不同的技术路径设想愿景一对话即一切将整个系统构建于LLM之上由LLM作为核心来管理所有用户交互。用户通过自然语言输入LLM直接输出行动或信息。愿景二提示工程即一切使用LLM配合提示词直接替代特定的机器学习模型。系统输入文本和提示LLM直接输出结构化数据。愿景三现代实用NLP开发者编写代码利用LLM处理训练数据帮助构建整个机器学习系统流水线最终输出结构化数据。LLM协助构建流水线而非成为流水线本身。LLM与专用模型的对比在选择技术路线时性能与效率是关键考量。文本分类准确率对比在SST-2、AG News、Banking77等数据集上随着训练数据比例从1%到100%增加专用模型的准确率持续上升并显著超越GPT-3基线。LLM在小样本场景下表现尚可但在充足数据下专用模型优势明显。命名实体识别性能对比系统F1分数速度词/秒GPT-3.578.6 100GPT-483.5 100spaCy91.64,000Flair93.11,000SOTA 2023模型94.61,000SOTA 2003模型88.8 20,000数据表明专用模型在精度和速度上均大幅领先于基于少样本提示的LLM。核心洞见与技术结合两种技术范式各有特点大语言模型上下文学习对文本含义有广泛理解但难以精确执行特定任务。专用任务模型微调对通用文本含义理解较浅但能精确编码并执行你的特定需求。现代实用NLP方法是将二者优势结合。开发者通过提示工程快速定义问题、生成原型并利用LLM进行数据标注。随后使用标注好的数据训练高效、私有的专用模型经过严格评估后部署到生产环境。这种方法融合了结构化数据输出快速原型构建能力人在回路的质控开源技术驱动对话与图形化界面实践中的LLM赋能NLP一个可行的落地路径是构建LLM赋能的协同数据开发环境任务分配将数据标注任务分配给LLM执行。审查修正人工审查标注结果纠正错误。提示调优基于修正结果调整提示词并实证比较不同LLM的效果。构建数据集创建用于训练和评估的高质量数据集以构建高效、生产就绪的流水线。工具示例spacy-llmspacy-llm项目展示了如何将LLM集成到结构化数据处理中。流程通过提示词模板引导LLM将非结构化文本转换为结构化的文档对象。任务支持可用于命名实体识别、文本分类、关系抽取、词形还原等。核心思想将LLM、监督模型和规则系统相结合混合、匹配并替换技术组件以构建最佳流水线。结论追求更好而非更简单“更容易”并不够雄心壮志。我们不应满足于构建比以往更差的系统。结合LLM能力的专用任务模型其优势在于更针对特定任务更小巧、更快速更私有、更安全总体上效果更好这为我们指明了在大语言模型时代构建下一代自然语言处理系统的务实方向。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号办公AI智能小助手或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/对网络安全、黑客技术感兴趣的朋友可以关注我的安全公众号网络安全技术点滴分享